学习Machine Learning,阅读文献,看各种数学公式的推导,其实是一件很枯燥的事情.有的时候即使理解了数学推导过程,也仍然会一知半解,离自己写程序实现,似乎还有一道鸿沟.所幸的是,现在很多主流的Machine Learning方法,网上都有open source的实现,进一步的阅读这些源码,多做一些实验,有助于深入的理解方法. Ranklib就是一套优秀的Learning to Rank领域的开源实现,其主页在:http://people.cs.umass.edu/~vdang/ran…